package com.csy.tcshop.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.csy.tcshop.product.entity.vo.Catelog2Vo;
import com.csy.tcshop.product.service.CategoryBrandRelationService;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.csy.common.utils.PageUtils;
import com.csy.common.utils.Query;

import com.csy.tcshop.product.dao.CategoryDao;
import com.csy.tcshop.product.entity.CategoryEntity;
import com.csy.tcshop.product.service.CategoryService;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    @Autowired
    StringRedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    RedissonClient redissonClient;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listByTree() {
        //查询所有分类
        List<CategoryEntity> allCategory = baseMapper.selectList(null);
        //查出所有一级分类，即是父分类为0
        List<CategoryEntity> level_1 = allCategory.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(selectByChildrens(menu, allCategory));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return level_1;
    }


    /**
     * 递归查找所有分类的子分类
     *
     * @param root        父节点
     * @param allCategory 所有的分类集合
     * @return
     */
    private List<CategoryEntity> selectByChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> allCategory) {
        return allCategory.stream().filter(categoryEntity -> {
            return categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId());
        }).map((menu) -> {
            menu.setChildren(selectByChildrens(menu, allCategory));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
    }

    /**
     * 删除分类，重点，判断那些可以删除，那些不能删除，开发期间一般使用逻辑删除
     *
     * @param longs
     */
    @Override
    public void removeMenusByIds(List<Long> longs) {
        //TODO 删除需要判断

        baseMapper.deleteBatchIds(longs);
    }

    /**
     * 返回完整路径，如 [2,22,225]
     *
     * @param catelogId
     * @return
     */
    @Override
    public Long[] findCategoryPath(Long catelogId) {
        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);
        Collections.reverse(parentPath);
        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /**
     * 级联更新所有关联的数据
     *
     * @param category
     */
//    @CacheEvict(value = "category" , key = "'getLevel1Categorys'") //失效模式,修改数据库便删除缓存
//    @Caching(evict = {
//            @CacheEvict(value = "category" , key = "'getLevel1Categorys'"),
//            @CacheEvict(value = "category" , key = "'getCatalogJson'")
//    })
    @CacheEvict(value = "category" ,allEntries = true)
    @Transactional
    @Override
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(), category.getName());
    }

    /**
     * 1、每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
     * 2、 @Cacheable({"category"})
     *      代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法不用调用。
     *      如果缓存中没有，会调用方法，最后将方法的结果放入缓存
     * 3、默认行为
     *      1）、如果缓存中有，方法不用调用。
     *      2）、key默认自动生成；缓存的名字::SimpleKey [](自主生成的key值)
     *      3）、缓存的value的值。默认使用jdk序列化机制，将序列化后的数据存到redis
     *      4）、默认ttl时间 -1；
     *
     *    自定义：
     *      1）、指定生成的缓存使用的key：  key属性指定，接受一个SpEL
     *             SpEL的详细https://docs.spring.io/spring/docs/5.1.12.RELEASE/spring-framework-reference/integration.html#cache-spel-context
     *      2）、指定缓存的数据的存活时间： 配置文件中修改ttl
     *      3）、将数据保存为json格式:
     *              自定义RedisCacheConfiguration即可
     * 4、Spring-Cache的不足；
     *      1）、读模式：
     *          缓存穿透：查询一个null数据。解决：缓存空数据；ache-null-values=true
     *          缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决：加锁；？默认是无加锁的;sync = true（加锁，解决击穿）
     *          缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间。：spring.cache.redis.time-to-live=3600000
     *      2）、写模式：（缓存与数据库一致）
     *          1）、读写加锁。
     *          2）、引入Canal，感知到MySQL的更新去更新数据库
     *          3）、读多写多，直接去数据库查询就行
     *    总结：
     *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据）；完全可以使用Spring-Cache；写模式（只要缓存的数据有过期时间就足够了）
     *      特殊数据：特殊设计
     *
     *   原理：
     *      CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     *
     *
     * @return
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name",sync = true)
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("getLevel1Categorys....");
        // parent_cid为0则是一级目录
//        long l = System.currentTimeMillis();
        List<CategoryEntity> list = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
//        System.out.println("消耗时间:"+(System.currentTimeMillis()-l));
        return list;
    }
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("查询数据库......");
        //优化，将数据库的多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> list = baseMapper.selectList(null);

        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(list, 0L);
        // 2、封装数据封装成 map类型  key为 catId,value List<Catelog2Vo>
        Map<String, List<Catelog2Vo>> categoryList = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
            // 1、每一个的一级分类，查询到这个一级分类的二级分类
            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(list, v.getCatId());
            // 2、封装上面的结果
            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
            if (categoryEntities != null) {
                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
                    // 1、查询当前二级分类的三级分类vo
                    List<CategoryEntity> categoryEntities1 = getParent_cid(list, l2.getCatId());
                    if (categoryEntities1 != null) {
                        // 2、分装成指定格式
                        List<Catelog2Vo.Category3Vo> catelog3VoList = categoryEntities1.stream().map(l3 -> {
                            Catelog2Vo.Category3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                            return catelog3Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                        // 3、设置分类数据
                        catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3VoList);
                    }
                    return catelog2Vo;
                }).collect(Collectors.toList());
            }
            return catelog2Vos;
        }));
        // 2、封装数据
        return categoryList;
    }
//    /**
//     *  产生堆外内存溢出 OutOfDirectMemoryError
//     * 1、SpringBoot2.0以后默认使用 Lettuce作为操作redis的客户端，它使用 netty进行网络通信
//     * 2、lettuce 的bug导致netty堆外内存溢出，-Xmx300m netty 如果没有指定堆内存移除，默认使用 -Xmx300m
//     * 可以通过-Dio.netty.maxDirectMemory 进行设置
//     * 解决方案 不能使用 -Dio.netty.maxDirectMemory调大内存 这样只是减缓内存溢出的时间。
//     * 1、升级 lettuce客户端，2、 切换使用jedis
//     * redisTemplate:
//     * lettuce、jedis 操作redis的底层客户端，Spring再次封装
//     *
//     * @return
//     */
//    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
//
//        // 给缓存中放 json 字符串、拿出的是 json 字符串，还要逆转为能用的对象类型【序列化和反序列化】
//
//        /**
//         * 1、空结果缓存：解决缓存穿透
//         * 2、设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
//         * 3、加锁：解决缓存击穿
//         */
//
//        // 1、加入缓存逻辑，缓存中放的数据是 json 字符串
//        // JSON 跨语言，跨平台兼容
//        String catelogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
//        if (StringUtils.isEmpty(catelogJSON)) {
//            // 2、缓存没有，从数据库中查询
//            System.out.println("缓存不命中。。。直接查询数据库");
//            Map<String, List<Catelog2Vo>> catelogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDBWithRedissonlock();
//            return catelogJsonFromDb;
//        }
//        // 转换为我们指定的对象
//        System.out.println("缓存命中。。。直接返回");
//
//        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catelogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
//        });
//        return result;
//    }

    /**
     * 从数据库查询并封装三级分类数据 基于Redisson分布式锁的实现方法
     *
     * 缓存中的数据如何和数据库中的数据保持一致
     * 1),双写模式
     * 2),失效模式
     * @return
     */
//    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedissonlock() {
//
//        //锁的名字关系着锁的粒度,越细越快
//        //锁的粒度:具体缓存的某个数据,例:11号商品:product-11-lock
//        RLock lock = redissonClient.getLock("catalogJson-lock");
//        lock.lock();
//        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDB = null;
//        try {
//            dataFromDB = getDataFromDB();
//        } finally {
//            lock.unlock();
//        }
//        return dataFromDB;
//
//    }

    /**
     * 从数据库查询并封装三级分类数据 基于Redis分布式锁的实现方法
     *
     * @return
     */
//    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithRedislock() {
//
//        //抢占分布式锁，去redis占坑
//        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
//        Boolean lock = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
//        if (lock) {
//            System.out.println("获取分布式锁成功");
//            //加锁成功，执行业务
//            //设置过期时间，以免由于业务出现异常无法执行释放锁的操作而导致一直占坑，造成死锁
//            //设置过期时间必须和加锁一起操作，保证原子性，不然一旦两者操作直接发生断电终止进程也会造成加锁成功但是过期时间不成功。同样会出现死锁问题
////            redisTemplate.expire("lock",30,TimeUnit.SECONDS);
//            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDB = null;
//            try {
//                dataFromDB = getDataFromDB();
//            } finally {
//
//                //使用Lua脚本解锁
//                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
//                //删除锁
//                redisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
//            }
//            //            业务成功后释放锁,担心业务执行过慢，导致多个锁进入，删除了别人的锁，此处需要用uuid当作
//            //识别码来识别删除锁，这样就避免了删错了锁对象，且可用逻辑来发现该锁是否过期被释放，以免删空值报错
////            redisTemplate.delete("lock");
//            //获取值对比+对比成功必须为原子操作，不然也会造成取值的瞬间虽然对了，但是判断进入后，里面值刚好过期，内部删除了，此时又会出现删除锁为其他线程的锁
////            String lockValue = redisTemplate.opsForValue().get("lock");
////            if(uuid.equals(lockValue)){
////                //删除自己的锁
////                redisTemplate.delete("lock");
////            }
//            return dataFromDB;
//        } else {
//            //加锁失败，重试，自旋锁
//            //先休眠100ms后再重试
//            try {
//                Thread.sleep(100);
//            } catch (InterruptedException e) {
//                e.printStackTrace();
//            }
//            System.out.println("获取分布式锁失败");
//
//            return getCatalogJsonFromDBWithRedislock();
//        }
//    }
//
//    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDB() {
//        String catelogJSON = redisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
//        if (!StringUtils.isEmpty(catelogJSON)) {
//            //缓存不为空直接返回
//            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(catelogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
//            });
//            return result;
//        }
//        System.out.println("查询数据库......");
//        //优化，将数据库的多次查询变为一次
//        List<CategoryEntity> list = baseMapper.selectList(null);
//
//        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(list, 0L);
//        // 2、封装数据封装成 map类型  key为 catId,value List<Catelog2Vo>
//        Map<String, List<Catelog2Vo>> categoryList = level1Categorys.stream().collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
//            // 1、每一个的一级分类，查询到这个一级分类的二级分类
//            List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(list, v.getCatId());
//            // 2、封装上面的结果
//            List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
//            if (categoryEntities != null) {
//                catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
//                    Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName());
//                    // 1、查询当前二级分类的三级分类vo
//                    List<CategoryEntity> categoryEntities1 = getParent_cid(list, l2.getCatId());
//                    if (categoryEntities1 != null) {
//                        // 2、分装成指定格式
//                        List<Catelog2Vo.Category3Vo> catelog3VoList = categoryEntities1.stream().map(l3 -> {
//                            Catelog2Vo.Category3Vo catelog3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
//                            return catelog3Vo;
//                        }).collect(Collectors.toList());
//                        // 3、设置分类数据
//                        catelog2Vo.setCatalog3List(catelog3VoList);
//                    }
//                    return catelog2Vo;
//                }).collect(Collectors.toList());
//            }
//            return catelog2Vos;
//        }));
//        // 3、查询到数据，将数据转成 JSON 后放入缓存中
//        String s = JSON.toJSONString(categoryList);
//        redisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", s, 1, TimeUnit.DAYS);
//
//        // 2、封装数据
//        return categoryList;
//    }

//    /**
//     * 从数据库查询并封装三级分类数据 基于本地锁的实现方法
//     *
//     * @return
//     */
//    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDBWithLocallock() {
//        //因为springboot所有组件都是单例的所以此处可以用this，但是不适合集群的方式，因为有多台机器，每台又有容器，就有多个单例
//        //TODO 本地锁：synchronized，JUC(lock)，在分布式的情况下，想要锁住所有，必须要用分布式锁
//        synchronized (this) {
//            return getDataFromDB();
//        }
//    }

    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> list, Long parent_cid) {
        List<CategoryEntity> collect = list.stream().filter(item -> item.getParentCid().equals(parent_cid)).collect(Collectors.toList());
        return collect;
//        return baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", v.getCatId()));
    }

    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
//        收集当前节点id
        paths.add(catelogId);
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }
}